麻省理工學(xué)院-人工智能與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法
麻省理工學(xué)院（Massachusetts Institute of Technology，縮寫(xiě)：MIT）是美國(guó)一所綜合性私立大學(xué)，是美國(guó)培養(yǎng)高級(jí)科技人才和管理人才、從事科學(xué)與技術(shù)教育與研究的一所私立大學(xué)，創(chuàng)辦于1861年，有“世界理工大學(xué)之最”的美名。位于馬薩諸塞州的劍橋市。經(jīng)過(guò)近150多年的發(fā)展，現(xiàn)已有學(xué)生近萬(wàn)名，并且已被世界公認(rèn)為與牛津大學(xué)、劍橋大學(xué)、哈佛大學(xué)等老牌大學(xué)齊名的、以理工科為主的、綜合性的世界一流大學(xué)。
課題背景：
人工智能是計(jì)算機(jī)學(xué)科的一個(gè)分支，被認(rèn)為是二十一世紀(jì)三大尖端技術(shù)（基因工程、納米科學(xué)、人工智能）之一。這是因?yàn)榻陙?lái)它獲得了迅速的發(fā)展，在很多學(xué)科領(lǐng)域都獲得了廣泛應(yīng)用，并取得了豐碩的成果，人工智能已逐步成為一個(gè)獨(dú)立的分支，無(wú)論在理論和實(shí)踐上都已自成一個(gè)系統(tǒng)。人工智能目前在計(jì)算機(jī)領(lǐng)域內(nèi)，得到了愈加廣泛的發(fā)揮，并在機(jī)器人，經(jīng)濟(jì)政治決策，控制系統(tǒng)，仿真系統(tǒng)中得到應(yīng)用。而神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是人工智能領(lǐng)域的一部分，我們通過(guò)一種模仿人腦結(jié)構(gòu)及其功能的信息處理系統(tǒng)，數(shù)據(jù)的學(xué)習(xí)、結(jié)構(gòu)和算法來(lái)實(shí)現(xiàn)對(duì)大腦的研究，提高人們對(duì)信息處理的智能化水平
課題內(nèi)容：
本課程將教授人工智能的基本方法，尤其側(cè)重于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的實(shí)施。課上會(huì)在生物相關(guān)的實(shí)例中，運(yùn)用模仿生物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)和功能的數(shù)學(xué)模型或者計(jì)算模型，大量的編程示例和AI技術(shù)來(lái)解釋來(lái)自各種各樣的信息來(lái)源并使用它來(lái)實(shí)現(xiàn)智能的，目標(biāo)導(dǎo)向的行為。
適合人群：
?對(duì)計(jì)算機(jī)專(zhuān)業(yè)感興趣的高中生，本科生
?修讀計(jì)算機(jī)、電子電氣工程、信息工程等專(zhuān)業(yè)，以及未來(lái)希望在機(jī)器學(xué)習(xí)、算法、編程等領(lǐng)域從業(yè)的學(xué)生
?具備生物學(xué)基礎(chǔ)、對(duì)算法基本認(rèn)識(shí)、以及有編程經(jīng)歷的學(xué)生優(yōu)先
?建議提前掌握Python使用
導(dǎo)師介紹：
麻省理工學(xué)院計(jì)算機(jī)系終生教授：Manolis Kellis
?
(1)MIT生物智能研究生項(xiàng)目主任
(2)哈佛 - 麻省聯(lián)合博德研究所八大實(shí)驗(yàn)室主任之一
(3)美國(guó)科學(xué)與工程職業(yè)總統(tǒng)獎(jiǎng)獲得者
(4)人工智能領(lǐng)域創(chuàng)世泰斗,引用次數(shù)78000次,發(fā)表論文700余篇,Nature/Science 主刊33篇
時(shí)間安排與收獲：
6周小組科研（4周線上+2周線下，總計(jì)219課時(shí)）
網(wǎng)申推薦信
學(xué)術(shù)評(píng)估報(bào)告
項(xiàng)目成績(jī)單
論文成果
牛津大學(xué)-機(jī)器學(xué)習(xí)在醫(yī)學(xué)成像處理中的應(yīng)用
牛津大學(xué)，簡(jiǎn)稱(chēng)“牛津”（Oxford），位于英國(guó)牛津，世界頂尖的公立研究型大學(xué)，采用書(shū)院聯(lián)邦制。 牛津大學(xué)的具體建校時(shí)間已不可考，但有檔案明確記載的最早的授課時(shí)間為1096年，之后在1167年因得到了英國(guó)皇室的大力支持而快速發(fā)展。牛津大學(xué)是英語(yǔ)世界中最古老的大學(xué)，也是世界上現(xiàn)存第二古老的高等教育機(jī)構(gòu)。 該校涌現(xiàn)了一批引領(lǐng)時(shí)代的科學(xué)巨匠，培養(yǎng)了大量開(kāi)創(chuàng)紀(jì)元的藝術(shù)大師、國(guó)家元首，其中包括28位英國(guó)首相及數(shù)十位世界各國(guó)元首、政商界領(lǐng)袖。 牛津大學(xué)在數(shù)學(xué)、物理、醫(yī)學(xué)、法學(xué)、商學(xué)等多個(gè)領(lǐng)域擁有崇高的學(xué)術(shù)地位及廣泛的影響力，被公認(rèn)為是當(dāng)今世界最頂尖的高等教育機(jī)構(gòu)之一。從1902年起，牛津大學(xué)還設(shè)立了面向全世界本科生的“羅德獎(jiǎng)學(xué)金”。 截止至2019年3月，牛津大學(xué)的校友、教授及研究人員中，共有72位諾貝爾獎(jiǎng)得主（世界第九）、3位菲爾茲獎(jiǎng)得主（世界第二十）、6位圖靈獎(jiǎng)得主（世界第九）。
課題背景：
隨著成像技術(shù)的發(fā)展，我們從微觀視角下中提取信息的能力越來(lái)越強(qiáng)，而這些信息在基礎(chǔ)生物醫(yī)學(xué)研究和越來(lái)越多的臨床應(yīng)用中發(fā)揮著越來(lái)越重要的作用。 生物醫(yī)學(xué)成像技術(shù)利用x射線(CT掃描)、聲音(超聲)、磁性(MRI)、放射性藥物(核醫(yī)學(xué):SPECT、PET)或光(內(nèi)窺鏡、OCT)來(lái)評(píng)估器官或組織的當(dāng)前狀況， 并可以對(duì)患者進(jìn)行持續(xù)監(jiān)測(cè)，對(duì)后續(xù)進(jìn)行的診斷和治療評(píng)估有重大意義。 在此背景下，我們需要利用自動(dòng)圖像分析方法從這些龐大而復(fù)雜的數(shù)據(jù)集中提取定量信息，減少臨床的工作量同時(shí)，提高診斷的準(zhǔn)確度。 例如，此類(lèi)算法可用于計(jì)算給定組織學(xué)切片中的細(xì)胞數(shù)量。在更先進(jìn)的應(yīng)用中，有很多算法可以幫助醫(yī)生評(píng)估診斷某些疾病，如黑色素瘤，乳腺腫塊等等。
課題內(nèi)容：
本課程將介紹計(jì)算機(jī)視覺(jué)和機(jī)器學(xué)習(xí)在醫(yī)學(xué)圖像中的應(yīng)用。將在真實(shí)的數(shù)據(jù)集中使用一組具體應(yīng)用這些方法。 課程將會(huì)涵蓋生物成像和計(jì)算病理學(xué)提供簡(jiǎn)要的背景知識(shí)，并通過(guò)傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)以及神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)深度學(xué)習(xí)的方法提取特征對(duì)圖像進(jìn)行分割，追蹤，并進(jìn)一步分類(lèi)。 該課程涉及話題：機(jī)器學(xué)習(xí)，深度學(xué)習(xí)，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，計(jì)算機(jī)視覺(jué)，圖像處理。
適合人群：
對(duì)成像處理感興趣的高中生，本科生
修讀數(shù)學(xué)、計(jì)算機(jī)等專(zhuān)業(yè)，以及未來(lái)希望在工業(yè)自動(dòng)化、文字及圖紙的讀取、醫(yī)療、交通及遙感圖像處理等領(lǐng)域從業(yè)的學(xué)生
具備Python，數(shù)值計(jì)算基礎(chǔ)的本科生優(yōu)先；具備相關(guān)基礎(chǔ)知識(shí)的高中生也可以選擇
導(dǎo)師介紹：
牛津大學(xué)工程學(xué)終身教授：Jens Rittscher
?
時(shí)間安排與收獲：
10周在線小組科研（總計(jì)72課時(shí)）
網(wǎng)申推薦信
學(xué)術(shù)評(píng)估報(bào)告
項(xiàng)目成績(jī)單
論文成果
日本東京大學(xué)-國(guó)際宏觀經(jīng)濟(jì)研究
東京大學(xué)（英文：The University of Tokyo；日文平假名：とうきょうだいがく），建校于1877年，是日本首所國(guó)立綜合性大學(xué)，亞洲Top10、日本Top1名校。作為國(guó)際東亞研究型大學(xué)協(xié)會(huì)、亞洲大學(xué)聯(lián)盟組織成員，東京大學(xué)無(wú)論在日本，還是在世界范圍內(nèi)都享有崇高的學(xué)術(shù)聲譽(yù)和廣泛的學(xué)術(shù)影響。東京大學(xué)在2021年QS世界大學(xué)綜合排名位列第24，孕育了11名諾貝爾獎(jiǎng)得主、6名沃爾夫獎(jiǎng)得主、1名菲爾茲獎(jiǎng)得主、16位日本首相。
項(xiàng)目背景：
國(guó)際經(jīng)濟(jì)是悠長(zhǎng)的、復(fù)雜的歷史產(chǎn)物。以“歐洲中心主義”為代表的經(jīng)濟(jì)理論從細(xì)微之處窺探全球經(jīng)濟(jì)全貌，無(wú)法妥善應(yīng)對(duì)不斷變化的國(guó)際經(jīng)濟(jì)情況。鑒于此，站在宏觀歷史視角，審視國(guó)際經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)與進(jìn)程，可以脫離狹隘的地方主義視角，打破地區(qū)中心主義論調(diào)和種種暫時(shí)性的、有局限性的嘗試，橫向整合宏觀經(jīng)濟(jì)歷史，依托世界經(jīng)濟(jì)解釋地區(qū)經(jīng)濟(jì)，促進(jìn)世界整體經(jīng)濟(jì)發(fā)展。如何解構(gòu)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的不同階段？如何看待馬克思主義在全球經(jīng)濟(jì)中的延伸？如何界定民族國(guó)家經(jīng)濟(jì)發(fā)展？如何判斷制度是否可以被視為經(jīng)濟(jì)發(fā)展的決定要素？上述問(wèn)題，將在項(xiàng)目中逐一得到解答。
項(xiàng)目介紹：
項(xiàng)目?jī)?nèi)容包括人類(lèi)社會(huì)發(fā)展“階段”，弗蘭克依附論、沃勒斯坦世界體系理論等歷史全球化理論，中國(guó)與歐洲的分歧與融合，李斯特民族經(jīng)濟(jì)論、歷史視野下的經(jīng)濟(jì)滯后性、赤松要雁行理論等民族國(guó)家發(fā)展理論，諾斯制度決定論等國(guó)家與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)理論等。學(xué)生將在項(xiàng)目結(jié)束時(shí)，提交項(xiàng)目報(bào)告，進(jìn)行成果展示。
適合人群：
高中生/大學(xué)生
經(jīng)濟(jì)學(xué)、比較社會(huì)學(xué)、國(guó)際經(jīng)濟(jì)學(xué)、國(guó)際關(guān)系與發(fā)展經(jīng)濟(jì)學(xué)、經(jīng)濟(jì)史學(xué)等專(zhuān)業(yè)或者希望修讀相關(guān)專(zhuān)業(yè)的學(xué)生，對(duì)全球化視角下的國(guó)際經(jīng)濟(jì)關(guān)系感興趣的學(xué)生。
導(dǎo)師介紹：
東京大學(xué)終身教授：Tomoo
?
Tomoo導(dǎo)師現(xiàn)任東京大學(xué)終身教授，曾獲大平正芳紀(jì)念獎(jiǎng)（Ohira Masayoshi Memorial Prize；獎(jiǎng)勵(lì)為實(shí)現(xiàn)環(huán)太平洋地區(qū)合作與發(fā)展而作出突出貢獻(xiàn)的研究人員），曾作為訪問(wèn)學(xué)者，赴歐洲最大的基礎(chǔ)科學(xué)研究機(jī)構(gòu)——法國(guó)國(guó)家科學(xué)院研究中心（CNRS）從事研究工作。Tomoo導(dǎo)師的研究聚焦國(guó)際經(jīng)濟(jì)與產(chǎn)業(yè)化、國(guó)際經(jīng)濟(jì)關(guān)系等，編撰出版包括Contemporary Chinese Economy在內(nèi)的論著多部。
項(xiàng)目大綱：
人類(lèi)社會(huì)發(fā)展“階段”：黑格爾歷史哲學(xué)、馬克思?xì)v史唯物主義 “Stages” of human society
歷史全球化：弗蘭克依附論、沃勒斯坦世界體系理論 Historical globalism
中國(guó)與歐洲的分歧與融合：弗蘭克經(jīng)濟(jì)全球化中的東方論 The divergence and convergence of China and Europe
民族國(guó)家經(jīng)濟(jì)發(fā)展：李斯特民族經(jīng)濟(jì)論、歷史視野下的經(jīng)濟(jì)滯后性、赤松要雁行理論 Economic development of the nation state
國(guó)家與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)：諾斯制度決定論 The state and economic growth
項(xiàng)目回顧與成果展示Program Review and Presentation
論文輔導(dǎo) Project Deliverables Tutoring
時(shí)間安排與收獲：
7周在線小組科研學(xué)習(xí)+5周論文輔導(dǎo)學(xué)習(xí) 共50課時(shí)
學(xué)術(shù)報(bào)告
主導(dǎo)師Reference Letter
EI/CPCI/Scopus/ProQuest/Crossref/EBSCO或同等級(jí)別索引國(guó)際會(huì)議全文投遞與發(fā)表（可用于申請(qǐng)）
結(jié)業(yè)證書(shū)
成績(jī)單
